SlideShare a Scribd company logo
1 of 14
Download to read offline
Crowdmonitoring
Systeem Amsterdam
Landelijk Symposium
Verkeersmanagement
Dorine Duives (TU Delft)
Stephan Beffers (Gemeente Amsterdam)
Maurits van Hövell (Gemeente Amsterdam)
17 oktober 2016
Programma workshop CMSA
InleidingCMSA door Stephan Beffers
EuroPride 2016 case
– Uitdaging Europride vanuit de GemeenteAmsterdam
– Uitdaging naar aanpak doorTU Delft
– Eerste resultaten
– Leerpunten
Brainstorm over Crowdmanagement
Inleiding CMSA
Europride 2016 case
Uitdaging Europride vanuit de GemeenteAmsterdam
– Rol Crowdmanagement voorGemeente
– Gaypride vs Europride
– Pridewalk
– Feesten op de Dam
– Straatfeesten rondom Rembrandtplein
– SturingCrowdmanagement vanuitActiecentrum
Europride 2016 case
Doel: Ontwikkeling van middelen om de mobiliteitspatronen
van voetgangers en fietsers in de stedelijke omgeving
onder normale en exceptionele condities te analyseren
door gebruik te maken van een combinatie van data
bronnen
Mogelijkheden sensoren zijn enorm en groeiend
1 + 1 >>> 2
Europride 2016 case
Wie zijn er?
Hoe voelen deze mensen zich?
Waar zijn ze?
Welke routes volgen ze?
Welke activiteiten ondernemen ze?
Nu veilig en effectief?
Management noodzakelijk?
Straks veilig en effectief?
Europride 2016 case –Vraagstukken
Data acquisitie
Pre-filter
Combineren van data bronnen
Schatten verkeerssituatie
Voorspelling
Verkeersmodellen
Waar verzamelen?
Wat zien we?
Welke bronnen matchen?
Welke gegevens geven een
goede inschatting van de
situatie?
Europride 2016 case - mogelijkheden
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
11 12 13 14 15 16 17 18 19
Dichtheden Veemkade
dichtheid (ped/m2)
Real-time route choice
Real-time flow counts
Real-time Social media activity
Real-timeTraffic state
Europride 2016 case
12 camera’s
14 wifi sensoren
Doel:
Aantal mensen
op de dam
Aantal mensen
in de Pridewalk
Europride 2016 case – Leerpunten
Evenementen
- Bereid het systeem voor op rare toestanden
Sensor technologie
- Afhankelijkheid resultaten van locatie en type sensoren
- Privacy waarborging essentieel
- Kennis van de bewegingen in het gebied noodzakelijk
- Kleine fouten in technologie kunnen grote gevolgen hebben voor
toestandschatting
Informatie vs. kennis
- Vooraf vaststellen wat je wilt weten (selectie)
- Minder kan soms meer zijn
Europride 2016 case –ToekomstTUD
Verkeerssituatie schatten
- Welke informatie hebben gemeentes / veiligheidsorganisaties nodig?
- Hoe halen we deze informatie uit onze systemen
- Hoe weten we zeker dat de informatie en de schatting kloppen?
Sensor technologie
- Begrijpen op welke manier de informatie afhankelijk is van de sensor
- Sensor combinaties uittesten
- Efficiente inzet van sensoren
Gebruik van monitoring systemen
TESTEN,TESTEN,TESTEN en nogmaalsTESTEN
Europride 2016 case
Eerste resultatenCMSA tijdens EuroPride
– Pridewalk telling zeer accuraat
– Grote pleinen uitdaging om goed te bemeten (Dam)
- Te veel in- uitgangen onnauwkeurigheid in tellingen
- Onverwachte situaties: Pridewalk via trambaan de Dam op
- Gaten in het systeem (in- uitgang Bijenkorf, Beurspoortje)
– Dashboard resultaten
Brainstorm over Crowdmanagement
– Wie zitten er in de zaal? Expertise?Vergelijkbare evenementen?
– Uitdagingen op het gebied vanCrowdmanagement
- Privacy gevoelig
- Verantwoordelijkheden
- Triggerwaarden
- …
– Need-to-have vs nice-to-have
– Eisen vanuit de gemeenten en organisatie
– Wat is er mogelijk, nu en in de toekomst? (nieuwe technieken)
- Wat is er bij CMSA projecten gebruikt
- Andere technieken die gebruikt kunnen worden?
Vragen?
Stephan Beffers, Gemeente Amsterdam, S.Beffers@amsterdam.nl
Dorine Duives,TU Delft, D.C.Duives@tudelft.nl
Maurits van Hövell, Gemeente Amsterdam, M.van.Hovell@amsterdam.nl

More Related Content

Similar to deelsessie 12 Crowdmonitoring systeem Amsterdam

MICD Intelligent Cycling Path - Event 16 juni 2022
MICD Intelligent Cycling Path - Event 16 juni 2022MICD Intelligent Cycling Path - Event 16 juni 2022
MICD Intelligent Cycling Path - Event 16 juni 2022MartijnVerbeij1
 
MICD Intelligent Cycling Path - Event 16 juni 2022
MICD Intelligent Cycling Path - Event 16 juni 2022MICD Intelligent Cycling Path - Event 16 juni 2022
MICD Intelligent Cycling Path - Event 16 juni 2022MartijnVerbeij1
 
Floating Car Data and Traffic Management
Floating Car Data and Traffic ManagementFloating Car Data and Traffic Management
Floating Car Data and Traffic ManagementSerge Hoogendoorn
 
Meetup 29/11 - De wonderlijke datascience technieken achter slimnaarantwerpen.be
Meetup 29/11 - De wonderlijke datascience technieken achter slimnaarantwerpen.beMeetup 29/11 - De wonderlijke datascience technieken achter slimnaarantwerpen.be
Meetup 29/11 - De wonderlijke datascience technieken achter slimnaarantwerpen.beDigipolis Antwerpen
 
Vodafone en NRC bijlage De slimme stad
Vodafone en NRC bijlage De slimme stadVodafone en NRC bijlage De slimme stad
Vodafone en NRC bijlage De slimme stadChantal de Lie
 
Imtech Infra - Verkeersoplossingen
Imtech Infra - VerkeersoplossingenImtech Infra - Verkeersoplossingen
Imtech Infra - VerkeersoplossingenWinfred Hanszens
 
Jutekelder Ronde 5 smart parking
Jutekelder Ronde 5 smart parkingJutekelder Ronde 5 smart parking
Jutekelder Ronde 5 smart parkingCongresDA2020
 
Alphen aan den rijn 28 juli 2014 Open Data
Alphen aan den rijn  28 juli 2014 Open DataAlphen aan den rijn  28 juli 2014 Open Data
Alphen aan den rijn 28 juli 2014 Open DataAd Steenbakkers
 
DCAT - Terugkoppeling - Gebruikersbijeenkomst data.overheid.nl 30 juni
DCAT - Terugkoppeling - Gebruikersbijeenkomst data.overheid.nl 30 juniDCAT - Terugkoppeling - Gebruikersbijeenkomst data.overheid.nl 30 juni
DCAT - Terugkoppeling - Gebruikersbijeenkomst data.overheid.nl 30 juniJeffrey Cafferata
 
Engineering Urban Mobility (in Dutch)
Engineering Urban Mobility (in Dutch)Engineering Urban Mobility (in Dutch)
Engineering Urban Mobility (in Dutch)Serge Hoogendoorn
 
Duurzame Mobiliteit
Duurzame MobiliteitDuurzame Mobiliteit
Duurzame MobiliteitWilcoBos6
 
Het City Innovation Platform: Utrechts open urban platform
Het City Innovation Platform: Utrechts open urban platformHet City Innovation Platform: Utrechts open urban platform
Het City Innovation Platform: Utrechts open urban platformFrans Jorna
 
Gastcollege Smart Cities Saxion Hogeschool
Gastcollege Smart Cities Saxion HogeschoolGastcollege Smart Cities Saxion Hogeschool
Gastcollege Smart Cities Saxion HogeschoolErik Van Der Zee
 
Presentatie Kracht Van Utrecht 16 Mei 2010
Presentatie Kracht Van Utrecht 16 Mei 2010Presentatie Kracht Van Utrecht 16 Mei 2010
Presentatie Kracht Van Utrecht 16 Mei 2010Jan Korff de Gidts
 
Smart City - Pilot in Amsterdam
Smart City - Pilot in Amsterdam Smart City - Pilot in Amsterdam
Smart City - Pilot in Amsterdam KPN IoT
 
Wat gebeurt er in “Data(keten)land”?
Wat gebeurt er in “Data(keten)land”?Wat gebeurt er in “Data(keten)land”?
Wat gebeurt er in “Data(keten)land”?Sjaak Wolfert
 

Similar to deelsessie 12 Crowdmonitoring systeem Amsterdam (20)

Trends in e-fulfilment
Trends in e-fulfilmentTrends in e-fulfilment
Trends in e-fulfilment
 
MICD Intelligent Cycling Path - Event 16 juni 2022
MICD Intelligent Cycling Path - Event 16 juni 2022MICD Intelligent Cycling Path - Event 16 juni 2022
MICD Intelligent Cycling Path - Event 16 juni 2022
 
MICD Intelligent Cycling Path - Event 16 juni 2022
MICD Intelligent Cycling Path - Event 16 juni 2022MICD Intelligent Cycling Path - Event 16 juni 2022
MICD Intelligent Cycling Path - Event 16 juni 2022
 
2Getthere
2Getthere2Getthere
2Getthere
 
2Getthere
2Getthere2Getthere
2Getthere
 
Floating Car Data and Traffic Management
Floating Car Data and Traffic ManagementFloating Car Data and Traffic Management
Floating Car Data and Traffic Management
 
Meetup 29/11 - De wonderlijke datascience technieken achter slimnaarantwerpen.be
Meetup 29/11 - De wonderlijke datascience technieken achter slimnaarantwerpen.beMeetup 29/11 - De wonderlijke datascience technieken achter slimnaarantwerpen.be
Meetup 29/11 - De wonderlijke datascience technieken achter slimnaarantwerpen.be
 
Vodafone en NRC bijlage De slimme stad
Vodafone en NRC bijlage De slimme stadVodafone en NRC bijlage De slimme stad
Vodafone en NRC bijlage De slimme stad
 
Imtech Infra - Verkeersoplossingen
Imtech Infra - VerkeersoplossingenImtech Infra - Verkeersoplossingen
Imtech Infra - Verkeersoplossingen
 
Jutekelder Ronde 5 smart parking
Jutekelder Ronde 5 smart parkingJutekelder Ronde 5 smart parking
Jutekelder Ronde 5 smart parking
 
Alphen aan den rijn 28 juli 2014 Open Data
Alphen aan den rijn  28 juli 2014 Open DataAlphen aan den rijn  28 juli 2014 Open Data
Alphen aan den rijn 28 juli 2014 Open Data
 
DCAT - Terugkoppeling - Gebruikersbijeenkomst data.overheid.nl 30 juni
DCAT - Terugkoppeling - Gebruikersbijeenkomst data.overheid.nl 30 juniDCAT - Terugkoppeling - Gebruikersbijeenkomst data.overheid.nl 30 juni
DCAT - Terugkoppeling - Gebruikersbijeenkomst data.overheid.nl 30 juni
 
Engineering Urban Mobility (in Dutch)
Engineering Urban Mobility (in Dutch)Engineering Urban Mobility (in Dutch)
Engineering Urban Mobility (in Dutch)
 
Duurzame Mobiliteit
Duurzame MobiliteitDuurzame Mobiliteit
Duurzame Mobiliteit
 
Het City Innovation Platform: Utrechts open urban platform
Het City Innovation Platform: Utrechts open urban platformHet City Innovation Platform: Utrechts open urban platform
Het City Innovation Platform: Utrechts open urban platform
 
Gastcollege Smart Cities Saxion Hogeschool
Gastcollege Smart Cities Saxion HogeschoolGastcollege Smart Cities Saxion Hogeschool
Gastcollege Smart Cities Saxion Hogeschool
 
Presentatie Kracht Van Utrecht 16 Mei 2010
Presentatie Kracht Van Utrecht 16 Mei 2010Presentatie Kracht Van Utrecht 16 Mei 2010
Presentatie Kracht Van Utrecht 16 Mei 2010
 
Evenementenlogistiek
EvenementenlogistiekEvenementenlogistiek
Evenementenlogistiek
 
Smart City - Pilot in Amsterdam
Smart City - Pilot in Amsterdam Smart City - Pilot in Amsterdam
Smart City - Pilot in Amsterdam
 
Wat gebeurt er in “Data(keten)land”?
Wat gebeurt er in “Data(keten)land”?Wat gebeurt er in “Data(keten)land”?
Wat gebeurt er in “Data(keten)land”?
 

deelsessie 12 Crowdmonitoring systeem Amsterdam

  • 1. Crowdmonitoring Systeem Amsterdam Landelijk Symposium Verkeersmanagement Dorine Duives (TU Delft) Stephan Beffers (Gemeente Amsterdam) Maurits van Hövell (Gemeente Amsterdam) 17 oktober 2016
  • 2. Programma workshop CMSA InleidingCMSA door Stephan Beffers EuroPride 2016 case – Uitdaging Europride vanuit de GemeenteAmsterdam – Uitdaging naar aanpak doorTU Delft – Eerste resultaten – Leerpunten Brainstorm over Crowdmanagement
  • 4. Europride 2016 case Uitdaging Europride vanuit de GemeenteAmsterdam – Rol Crowdmanagement voorGemeente – Gaypride vs Europride – Pridewalk – Feesten op de Dam – Straatfeesten rondom Rembrandtplein – SturingCrowdmanagement vanuitActiecentrum
  • 5. Europride 2016 case Doel: Ontwikkeling van middelen om de mobiliteitspatronen van voetgangers en fietsers in de stedelijke omgeving onder normale en exceptionele condities te analyseren door gebruik te maken van een combinatie van data bronnen Mogelijkheden sensoren zijn enorm en groeiend 1 + 1 >>> 2
  • 6. Europride 2016 case Wie zijn er? Hoe voelen deze mensen zich? Waar zijn ze? Welke routes volgen ze? Welke activiteiten ondernemen ze? Nu veilig en effectief? Management noodzakelijk? Straks veilig en effectief?
  • 7. Europride 2016 case –Vraagstukken Data acquisitie Pre-filter Combineren van data bronnen Schatten verkeerssituatie Voorspelling Verkeersmodellen Waar verzamelen? Wat zien we? Welke bronnen matchen? Welke gegevens geven een goede inschatting van de situatie?
  • 8. Europride 2016 case - mogelijkheden 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Dichtheden Veemkade dichtheid (ped/m2) Real-time route choice Real-time flow counts Real-time Social media activity Real-timeTraffic state
  • 9. Europride 2016 case 12 camera’s 14 wifi sensoren Doel: Aantal mensen op de dam Aantal mensen in de Pridewalk
  • 10. Europride 2016 case – Leerpunten Evenementen - Bereid het systeem voor op rare toestanden Sensor technologie - Afhankelijkheid resultaten van locatie en type sensoren - Privacy waarborging essentieel - Kennis van de bewegingen in het gebied noodzakelijk - Kleine fouten in technologie kunnen grote gevolgen hebben voor toestandschatting Informatie vs. kennis - Vooraf vaststellen wat je wilt weten (selectie) - Minder kan soms meer zijn
  • 11. Europride 2016 case –ToekomstTUD Verkeerssituatie schatten - Welke informatie hebben gemeentes / veiligheidsorganisaties nodig? - Hoe halen we deze informatie uit onze systemen - Hoe weten we zeker dat de informatie en de schatting kloppen? Sensor technologie - Begrijpen op welke manier de informatie afhankelijk is van de sensor - Sensor combinaties uittesten - Efficiente inzet van sensoren Gebruik van monitoring systemen TESTEN,TESTEN,TESTEN en nogmaalsTESTEN
  • 12. Europride 2016 case Eerste resultatenCMSA tijdens EuroPride – Pridewalk telling zeer accuraat – Grote pleinen uitdaging om goed te bemeten (Dam) - Te veel in- uitgangen onnauwkeurigheid in tellingen - Onverwachte situaties: Pridewalk via trambaan de Dam op - Gaten in het systeem (in- uitgang Bijenkorf, Beurspoortje) – Dashboard resultaten
  • 13. Brainstorm over Crowdmanagement – Wie zitten er in de zaal? Expertise?Vergelijkbare evenementen? – Uitdagingen op het gebied vanCrowdmanagement - Privacy gevoelig - Verantwoordelijkheden - Triggerwaarden - … – Need-to-have vs nice-to-have – Eisen vanuit de gemeenten en organisatie – Wat is er mogelijk, nu en in de toekomst? (nieuwe technieken) - Wat is er bij CMSA projecten gebruikt - Andere technieken die gebruikt kunnen worden?
  • 14. Vragen? Stephan Beffers, Gemeente Amsterdam, S.Beffers@amsterdam.nl Dorine Duives,TU Delft, D.C.Duives@tudelft.nl Maurits van Hövell, Gemeente Amsterdam, M.van.Hovell@amsterdam.nl